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基于数字孪生建模技术与优化算法的三相AC-DC变换器LC参数辨识
LC Parameters Identification for a Three-Phase AC–DC Converter Through Digital Twin Modeling Technique and Optimization Algorithms
Giulia Di Nezio · Sergio de López Diz · Marco di Benedetto · Alessandro Lidozzi 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
数字孪生技术通过高保真数字模型实时复现物理系统行为，正深刻变革能量转换领域。为实现预测性维护，需精准监测影响关键部件健康状态的参数。本文提出一种基于数字孪生的三相AC-DC开关变换器参数估计方法，采用粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和模拟退火（SA）进行L型交流滤波器电感与直流侧电容参数辨识。在平衡与不平衡工况下验证了方法的鲁棒性与可行性，并对比了三种优化算法性能。结果表明该方法在系统辨识与状态监测中具有应用潜力。
解读: 该数字孪生参数辨识技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过PSO/GA/SA算法实时辨识LC滤波参数和直流侧电容，可直接应用于PowerTitan储能系统的预测性维护，监测电容老化和电感饱和等关键健康指标。该方法在不平衡工况下的鲁棒性验证，契合阳光电源1500V高压...
基于数字孪生的海上风电多相升压整流器健康监测
Digital-Twin-Based Health Monitoring for Multiphase Boost Rectifier in Wind Offshore Applications
Giulia Di Nezio · Marco Di Benedetto · Alessandro Lidozzi · Luca Solero · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年11月
在风力等可再生能源发电领域，避免服务中断并实现计划性维护至关重要。为此，需对电力电子变换器（PECs）等关键部件进行状态监测。本文提出一种基于数字孪生（DT）的在线实时监测方法，针对海上风电系统中常用的交流-直流六相变换器，重点实现其参数估计。所构建的数字孪生体为与物理系统并行运行的实时数字模型（RTDM），采用Typhoon求解器实现小于1 μs的求解时间。结合粒子群优化（PSO）等启发式算法，可在线估计开关导通电阻、永磁同步电机定子阻抗及直流母线电容等关键参数。通过搭载相同控制算法的Typh...
解读: 该数字孪生健康监测技术对阳光电源储能和风电产品线具有重要应用价值。特别是对ST系列储能变流器和风电变流器的预测性维护具有直接借鉴意义。通过实时数字模型和PSO算法实现的关键器件参数在线估计,可提升iSolarCloud平台的智能诊断能力,实现设备故障预警。该技术可优化PowerTitan等大型储能系...